슬롯.

NSF CAREER 보조금은 Hamed Ebrahimian 조교수의 작업을 지원하고 차세대 엔지니어 교육을 돕습니다.

하메드 에브라히미안의 얼굴 사진.

하메드 에브라히미안의 작업은 산불이나 지진과 같은 자연 재해 발생 시 예측, 의사 결정 및 안전을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

슬롯.

NSF CAREER 보조금은 Hamed Ebrahimian 조교수의 작업을 지원하고 차세대 엔지니어 교육을 돕습니다.

하메드 에브라히미안의 작업은 산불이나 지진과 같은 자연 재해 발생 시 예측, 의사 결정 및 안전을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

하메드 에브라히미안의 얼굴 사진.

하메드 에브라히미안의 작업은 산불이나 지진과 같은 자연 재해 발생 시 예측, 의사 결정 및 안전을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

대규모 산불의 행동은 엄청나게 복잡하지만 미국 서부에서 이러한 사건이 점점 더 자주 발생함에 따라 이러한 시스템을 더 잘 이해하는 것이 중요해졌습니다.

토목 및 환경 공학 조교수 하메드 에브라히미안(Hamed Ebrahimian)은 지진 공학 및 산불 예측과 같은 중요한 분야에서 예측, 의사 결정 및 안전을 향상시키기 위해 슬롯 과학 계산 기술을 개척하고 있습니다.

국립과학재단(NSF) 교수 조기 경력 개발 프로그램(CAREER)의 지원을 받아 Ebrahimian은 기계 학습 및 물리학 기반 계산 슬롯을 통합하여 "스마트 디지털 트윈"을 생성하는 방법을 혁신하기 위해 노력하고 있습니다. 측정 데이터를 사용하여 학습하고 적응할 수 있는 동적 시스템의 복제품입니다.

NSF CAREER 프로그램은 연구 및 교육에서 학문적 역할 슬롯이 될 수 있는 잠재력을 가진 초기 경력 교수진을 지원합니다.

"제한된 슬롯 해석성 및 일반화 가능성, 제한된 훈련 데이터를 포함하여 복잡한 실제 응용 프로그램에서 학습 방법의 중요한 단점을 해결할 수 있는 새로운 계산 프레임워크를 개발하려는 우리의 아이디어"라고 Ebrahimian은 말했습니다. "이 아이디어는 산불 예측 슬롯링 및 토목 구조물의 지진 후 피해 평가를 포함하여 중요한 엔지니어링 응용 분야를 위한 계산 슬롯을 개발하는 수년간의 경험에서 영감을 얻었습니다."

이 프로젝트는 또한 차세대 엔지니어를 지원합니다.

"이 프로젝트에는 공학 교육을 개선하고 컴퓨터 과학, 응용 수학 및 전산 역학의 교차로에서 슬롯 세대의 토목 기술자 및 연구원을 훈련시켜 사용에서 영감을 받은 문제를 해결하는 뚜렷한 목표가 있습니다."라고 Ebrahimian이 말했습니다. 우리 사회에 영향을 미치는 문제입니다.”

이 슬롯 방법은 어떻게 작동하나요?

복잡한 시스템의 동작을 이해하고 예측하려고 할 때 엔지니어와 연구원은 일반적으로 물리 법칙에 따라 시스템이 어떻게 동작해야 하는지 설명하는 물리 기반 슬롯을 사용한다고 Ebrahimian은 말합니다. 그는 이러한 슬롯이 본질적인 이상화, 단순화 및 가정으로 인해 부족할 수 있다고 주장합니다.

Ebrahimian이 제안한 솔루션은 물리 기반 슬롯의 핵심 내에 기계 학습 구성 요소를 통합하여 실제 시스템에서 수집된 데이터를 통해 빠르게 학습하여 예측 능력을 향상시키는 것입니다. 이 기술을 사용하면 물리학 기반 또는 데이터 기반 슬롯만 사용하는 것보다 더 정확하고 유익한 슬롯을 얻을 수 있다고 Ebrahimian은 말합니다.

이러한 새로운 디지털 트윈 슬롯은 최근 몇 년간 관심 분야였던 산불을 해결하는 데 적용될 수 있습니다.

"활성화 대응은 아마도 산불 관리에서 가장 어렵고 시간에 민감한 단계일 것입니다"라고 Ebrahimian은 말했습니다. "화재 행동을 예측하는 데 있어 큰 위험과 큰 불확실성으로 인해 비상 대응 담당자와 지역 사회 모두가 대응적 입장에 놓이게 됩니다.

“우리는 화재에 앞서서 화재 역학을 예측하고 최선의 대응 전략을 미리 비교하고 결정할 수 있도록 계산적으로 효율적이고 정확한 슬롯을 사용해야 합니다. 그럼에도 불구하고 우리의 (현재) 슬롯링 기술은 종종 부정확하여 잘못된 예측을 초래합니다.”

Ebrahimian과 그의 팀은 산불 예측을 위한 기계 주입 물리학 기반 슬롯을 개발하기 위해 노력할 것입니다. 그는 이러한 슬롯이 초기 화재 행동을 관찰하여 빠르게 학습할 수 있으며 이상적으로는 몇 시간 전에 화재 역학에 대한 정확한 예측을 제공할 수 있다고 주장합니다.

광범위한 사용

계산 슬롯과 슬롯링 기술을 사용하여 복잡한 시스템을 시뮬레이션하는 것은 Ebrahimian의 관심 분야였습니다. 그는 산불 시뮬레이션 외에도 토목 기반 시설의 지진 후 피해 평가, 해상 풍력 터빈의 남은 유효 수명 예측 등 다양한 응용 분야에 슬롯과 데이터를 사용해 왔습니다.

NIFC(National Interagency Fire Center)에 따르면 미국 전역에서 2000년 이후 매년 평균 70,000건이 넘는 산불이 하와이 크기에 해당하는 평균 700만 에이커를 태웠습니다. 이는 1980년부터 1999년까지 산불로 인해 피해를 입은 연간 면적의 두 배 이상입니다.

지난 9월 Washoe Valley에서 데이비스 화재가 발생하여 Reno 남부 지역 사회에 광범위한 대피가 발생했으며 최소 12개의 구조물이 파괴되었습니다.

NIFC에 따르면 전국 산불로 인한 총 경제적 영향은 매년 수천억 달러에 달하는 것으로 추산되며, 기후 조건이 악화됨에 따라 증가할 것으로 예상됩니다. Ebrahimian은 이러한 수준의 영향이 특히 문제가 된다고 덧붙입니다. 저소득층, 이주민, 원주민, 노년층 등 다양한 취약한 커뮤니티가 불균형적으로 부담을 지고 있기 때문입니다.

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